在函数print_file_stats中新增一个名为stop_words的变量,如下所示: stop_words = {'the', 'and', 'i', 'to', 'of', 'a', 'you', 'my', 'that', 'in'} 当然,你可根据自已的喜好修改排除词集合。现在,修改程序的代码,在计算所有统计数据时,都将stop_list中的单词排除在外。 5.(较难)函数pri...
找到其中一个文件夹,比如我在D:\anaconda\anaconda3文件 在该目录下新建一个nltk_data文件夹; 再在nltk_data里建corpora文件夹,将解压后的stopword拉进去 (4)重新执行,成功导入stopword。 from nltk.corpus import stopwords stop_words = stopwords.words('english') print(stop_words)发布...
上述代码定义了一个remove_stop_words()函数,函数接受一个文本参数text。首先,我们使用set(stopwords.words("english"))获取英语停用词集合。然后,使用word_tokenize()函数将文本分词为单词的列表。接下来,我们使用列表推导式[word for word in tokens if word.lower() not in stop_words],去除文本中的停用词。最...
stop_words=open(r"常见中文停用词表.txt").read().split("\n") 下面便是绘制词云图的核心代码了 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 word_cloud=WordCloud(font_path="simsun.ttc",# 设置词云字体 background_color="white",# 词云图的背景颜色 stopwords=stop_words)# 去掉的停词 word_...
stopwords = set(jieba.analyse.stop_words) 2. 读取文本数据 我们需要读取文本数据,这里我们假设文本数据存储在一个名为text_data.txt的文件中。 with open('text_data.txt', 'r', encoding='utf8') as f: text = f.read() 3. 分词并去除停用词 ...
stop_words=open(r"常见中文停用词表.txt").read().split("\n") 1. 下面便是绘制词云图的核心代码了。 复制 word_cloud=WordCloud(font_path="simsun.ttc",# 设置词云字体background_color="white",# 词云图的背景颜色stopwords=stop_words)# 去掉的停词word_cloud.generate(text_cut)word_cloud.to_file...
python 未定义名称“stop_words”stop_words只在函数preprocess_text()中定义，因此它的作用域仅限于该...
终止词(Stop words) 指的是“a”,“a”,“on”,“is”,“all”等语言中最常见的词。这些词语没什么特别或重要意义,通常可以从文本中删除。一般使用 Natural Language Toolkit(NLTK) 来删除这些终止词,这是一套专门用于符号和自然语言处理统计的开源库。示例7:删除终止词实现代码:input_str = “NLTK is a ...
$ git clone --recursive git://github.com/Alir3z4/python-stop-words.git Then install it by running: $ python setup.py install Basic usage from stop_words import get_stop_words stop_words = get_stop_words('en') stop_words = get_stop_words('english') from stop_words import safe_...
在生成词云阶段, 使用stopword参数添加过滤词数组, 注意, 此时如果通过generate_from_frequencies方法生成, 此参数则忽略 方式一: stop_words = {'?', ',', '有', '其', '非常', '的', '为', '所', ':', '和', '”', "'", '\\u3000', '乎', '?', '这', '不', '在', '比',...